IA : Intelligence Artificielle
IA
Domaine informatique visant à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches requérant normalement l'intelligence humaine.
Modèles et inférence : L'IA (ou AI artificial intelligence en anglais ) utilise des modèles statistiques ou neuronaux pour analyser des données et produire des résultats en temps réel ou différé.
Applications : Elle s'applique à la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, et l'automatisation.
IA locale : L'exécution d'IA sur des dispositifs locaux permet de réduire la latence et de préserver la confidentialité des données.
Ce qui arrive si on s'en passe
Déployer un système d'IA sans contrôle, c'est confier des tâches à un modèle dont les résultats sont statistiques : une sortie plausible mais fausse passe pour une réponse, faute de vérification humaine. Envoyer les données à un service distant plutôt que de les traiter localement les fait sortir du périmètre, avec ce que cela suppose pour leur confidentialité. Un modèle alimenté par des contenus externes peut aussi recevoir des instructions cachées dans ces mêmes contenus. S'en passer entièrement a un coût plus prosaïque : les tâches de reconnaissance et de tri qu'il automatise retombent sur des humains, qui se trompent aussi, mais qu'on peut au moins interroger sur leurs motifs.
Explication de la marmotte
L’intelligence artificielle, c’est comme un robot ou un programme qui apprend à faire des choses que seuls les humains savaient faire avant, comme comprendre une question, reconnaître une image ou jouer à un jeu. Imagine un assistant qui, au lieu d’avoir un cerveau humain, utilise des règles et des exemples pour réfléchir et prendre des décisions. Ce n’est pas magique, mais ça peut aider dans plein de domaines, comme la voiture qui se conduit toute seule ou le téléphone qui comprend ta voix.
Où ce terme est utilisé
- AI Act : qui contrôle, Bureau de l'IA, Comité IA et autorités nationales (articles 64 à 70 et 74) (40 occurrences)
- AI Act : définition du système d'IA (article 3, point 1) (28 occurrences)
- Comment les attaquants utilisent l'IA : de la CVE au zero-day (26 occurrences)
- Différence entre IA et LLM : un champ entier, un type de modèle (25 occurrences)
- AI Act : maîtrise de l'IA et obligation de former le personnel (article 4) (24 occurrences)
- AI Act : transparence des chatbots, hypertrucages et contenus générés (article 50) (22 occurrences)
- AI Act : champ d'application, qui est concerné et qui en sort (article 2) (21 occurrences)
- AI Act : obligations du fournisseur d'un modèle d'IA à usage général (article 53, annexes XI et XII) (21 occurrences)
- Répondre à la peur de l'IA : règles, gouvernance et réflexes (21 occurrences)
- Peur de l'IA : ce qui est fondé, ce qui est exagéré (19 occurrences)